DO BÁSICO AO AVANÇADO PARA MANIPULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE DADOS. Fábio Roberto Octaviano

Transcrição

1 DO BÁSICO AO AVANÇADO PARA MANIPULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE DADOS Fábio Roberto Octaviano

2 Agrupando Dados Relacionados Rollup, Cube e Grouping Sets

3 Após o término do Capítulo: Utilizar ROLLUP para gerar sub-totais. Utilizar CUBE para gerar valores de tabulação cruzada. Utilizar a função GROUPING para identificar valores de linha criados por ROLLUP e CUBE. Utilizar GROUPING SETS para produzir um conjunto de resultados únicos.

4 Funções de agrupamento operam em conjuntos de linhas para dar um resultado por grupo. SELECT [column,] group_function(column)... FROM table [WHERE condition] [GROUP BY group_by_expression] [ORDER BY column]; Exemplo: SELECT AVG(salary), STDDEV(salary), COUNT(commission_pct),MAX(hire_date) WHERE job_id LIKE 'SA%';

5 Sintaxe: SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [ORDER BY [column,] group_function(column)... table condition] group_by_expression] column]; Exemplo: SELECT department_id, job_id, SUM(salary), COUNT(employee_id) GROUP BY department_id, job_id ;

6 A cláusula HAVING é utilizada para especificar quais grupos devem ser exibidos. SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [HAVING [ORDER BY [column,] group_function(column)... table condition] group_by_expression] having_expression] column]; Exemplo: SELECT department_id, job_id, SUM(salary), COUNT(employee_id) GROUP BY department_id, job_id HAVING count(employee_id) > 5;

7 ROLLUP e CUBE são utilizados com GROUP BY para gerar linhas agregadas por colunas de referência cruzada. Agrupamento com ROLLUP gera as linhas normais do Group By e sub-totais. Agrupamento com CUBE gera as linhas do ROLLUP e as linhas de tabulação cruzada. Faça combinações significativas com ROLLUP ou CUBE, senão os resultados serão irrelevantes!

8 ROLLUP é uma extensão da cláusula GROUP BY. Utilize o operador ROLLUP para gerar sub-totais. O agrupamento é calculado da direita para a esquerda SELECT [column,] group_function(column)... FROM table [WHERE condition] [GROUP BY [ROLLUP] group_by_expression] [HAVING having_expression]; [ORDER BY column];

9 SELECT department_id, job_id, SUM(salary) WHERE department_id < 60 GROUP BY ROLLUP(department_id, job_id); 1 2 3

10 CUBE é uma extensão da cláusula GROUP BY. Utilize o operador CUBE para gerar valores de tabulação cruzada com uma única instrução SELECT. SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [HAVING [ORDER BY [column,] group_function(column)... table condition] [CUBE] group_by_expression] having_expression] column];

11 SELECT department_id, job_id, SUM(salary) WHERE department_id < 60 GROUP BY CUBE (department_id, job_id) ;

12 A função GROUPING: É usada tanto com ROLLUP quanto com CUBE. É usada para encontrar os grupos que formam o sub-total em uma linha. É usada para diferenciar valores NULL armazenados de valores NULL criados por ROLLUP ou CUBE. Retorna 0 ou 1. SELECT [column,] group_function(column).., GROUPING(expr) FROM table [WHERE condition] [GROUP BY [ROLLUP][CUBE] group_by_expression] [HAVING having_expression] [ORDER BY column];

13 SELECT department_id DEPTID, job_id JOB, SUM(salary), GROUPING(department_id) GRP_DEPT, GROUPING(job_id) GRP_JOB WHERE department_id < 50 GROUP BY ROLLUP(department_id, job_id); 1 2 3

14 A cláusula GROUPING SETS é usada para obter apenas as linhas de subtotal. Todos os agrupamentos especificados na cláusula GROUPING SETS são computados e os resultados dos agrupamentos são combinados com UNION ALL. Eficiência: Apenas uma passagem pela tabela base é necessária. Evita a necessidade de se escrever comandos UNION complexos. Quanto mais elementos tiver um GROUPING SETS, maior é o ganho de performance.

15 SELECT department_id, job_id, manager_id,avg(salary) GROUP BY GROUPING SETS ((department_id,job_id), (job_id,manager_id)); 1 2

16 Compare o exemplo anterior com a seguinte alternativa: SELECT department_id, job_id, manager_id, AVG(salary) GROUP BY CUBE (department_id, job_id, manager_id); Esse comando computa todos os 8 (2 *2 *2) groupings, enquanto que apenas os groupings (department_id, job_id, manager_id), (department_id, manager_id) e (job_id, manager_id) eram os que interessavam.

17 Outra alternativa seria: SELECT department_id, job_id, manager_id, AVG(salary) GROUP BY department_id, job_id, manager_id UNION ALL SELECT department_id, NULL, manager_id, AVG(salary) GROUP BY department_id, manager_id UNION ALL SELECT NULL, job_id, manager_id, AVG(salary) GROUP BY job_id, manager_id; Esse comando requer 3 acessos de leitura à tabela, tornando-se ineficiente!

18 CUBE(a,b,c) equivale a GROUPING SETS ((a, b, c), (a, b), (a, c), (b, c), (a), (b), (c), ()) ROLLUP(a,b,c) equivale a GROUPING SETS ((a, b, c), (a, b),(a), ())

19 Uma coluna composta é uma coleção de colunas que são tratadas como uma unidade. Utilize parênteses dentro da cláusula GROUP BY para agrupar colunas, assim elas são tratadas como uma unidade quando computadas com ROLLUP ou CUBE. Exemplo: ROLLUP (a, (b, c), d) Quando usadas com ROLLUP ou CUBE, colunas compostas podem requerer a não-agregação de valores para certos níveis.

20 SELECT department_id, job_id, manager_id, SUM(salary) GROUP BY ROLLUP( department_id,(job_id, manager_id));

21 Uma coluna composta é um conjunto de colunas que são tratadas como uma unidade: ROLLUP (a, (b, c), d) Aqui, (b, c) forma uma coluna composta. Em geral, colunas compostas são úteis em ROLLUP, CUBE e GROUPING SETS. GROUP BY ROLLUP(a, (b, c) ) equivale a: GROUP BY a, b, c UNION ALL GROUP BY a UNION ALL GROUP BY ()

22 Groupings concatenados oferecem uma maneira de gerar combinações úteis de groupings. Para especificar groupings concatenados, é preciso separar múltiplos GROUPING SET, ROLLUP e CUBE com vírgulas. Assim, o Oracle combina-os em uma única cláusula GROUP BY. O resultado é um produto cartesiano de cada GROUPING SET envolvido. GROUP BY GROUPING SETS(a, b), GROUPING SETS(c, d)

23 1 SELECT department_id, job_id, manager_id, SUM(salary) GROUP BY department_id, ROLLUP(job_id), CUBE(manager_id);

24 Objetivos: Operadores ROLLUP. Operadores CUBE. Funções GROUPING. GROUPING SETS.

25 1. Escreva uma consulta que mostre as informações a seguir para os gerentes com ID inferior a 120: - ID do gerente - Cargo e soma dos salários de todos os empregados subordinados ao gerente por cargo. - Soma dos salários de todos os subordinados do gerente. - Soma total dos salários de todos esses gerentes, independentemente de seus cargos.

26 1. Solução: SELECT manager_id, job_id, sum(salary) WHERE manager_id < 120 GROUP BY ROLLUP(manager_id, job_id);

27 2. Com base nos resultados do exercício anterior, escreva uma query usando a função GROUPING para determinar se os valores NULL nas colunas são causados pela operação ROLLUP ou não.

28 2. Solução: SELECT manager_id MGR, job_id JOB, sum(salary), GROUPING(manager_id), GROUPING(job_id) WHERE manager_id < 120 GROUP BY ROLLUP(manager_id, job_id);

29 3. Escreva uma consulta que mostre as informações a seguir para os gerentes com ID inferior a 120: - ID do gerente - Cargo e soma dos salários de todos os empregados que são subordinados ao gerente e trabalhem no respectivo cargo. - Soma dos salários de todos os subordinados ao gerente. - Tabulação cruzada para exibir o salário total de cada cargo. - Soma total dos salários de todos esses gerentes, independentemente de seus cargos.

30 3. Solução: SELECT manager_id, job_id, sum(salary) WHERE manager_id < 120 GROUP BY CUBE(manager_id, job_id);

31 4. Com base nos resultados do exercício anterior, escreva uma query usando a função GROUPING para determinar se os valores NULL nas colunas são causados pela operação CUBE ou não.

32 4. Solução: SELECT manager_id MGR, job_id JOB, sum(salary), GROUPING(manager_id), GROUPING(job_id) WHERE manager_id < 120 GROUP BY CUBE(manager_id,job_id);

33 5. Usando GROUPING SETS, escreva uma consulta para exibir os seguintes agrupamentos: ID do departamento, ID do gerente e cargo. ID do departamento e cargo. ID do gerente e cargo. A consulta deve calcular a soma dos salários para cada um dos grupos acima.

34 5. Solução: SELECT department_id, manager_id, job_id, SUM(salary) GROUP BY GROUPING SETS ((department_id, manager_id, job_id), (department_id, job_id), (manager_id,job_id));